Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）

Taming the Adversary: Stable Minimax Deep Deterministic Policy Gradient via Fractional Objectives

驯服对手：通过分数目标实现稳定的最小最大深度确定性策略梯度

Taeho Lee, Donghwan Lee

机构 * School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院电子工程学院） 纠错

AI总结 本文提出MMDDPG框架，通过分数目标平衡任务性能与扰动幅度，以提升连续控制任务中对抗扰动的鲁棒性。

Stay in your Lane: Role Specific Queries with Overlap Suppression Loss for Dense Video Captioning

Stay in your Lane: 角色特定查询与重叠抑制损失用于密集视频描述

Seung Hyup Baek, Jimin Lee, Hyeongkeun Lee, Jae Won Cho

机构 * Konkuk University（韩国康 kuk 大学） ； Sejong University（世宗大学） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 本文提出角色特定查询与重叠抑制损失，用于解决密集视频描述中的多任务干扰和时间冗余问题，通过分离定位与描述任务并增强语义一致性，提升描述精度。

Comments Accepted to CVPR 2026

Structure-Aware Set Transformers: Temporal and Variable-Type Attention Biases for Asynchronous Clinical Time Series

结构感知的集合变换器：用于异步临床时间序列的时序和变量类型注意力偏差

Joohyung Lee, Kwanhyung Lee, Changhun Kim, Eunho Yang

机构 * AITRICS ； Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 本文提出STAR-Set变换器，通过引入时间局部性惩罚和变量类型亲和力，解决异步临床时间序列中变量轨迹和时间局部上下文丢失的问题，提升预测性能。

Comments ICLR 2026 Workshop on Time Series in the Age of Large Models (TSALM)

XGrasp: Gripper-Aware Grasp Detection with Multi-Gripper Data Generation

XGrasp：基于多机械臂数据生成的抓取检测

Yeonseo Lee, Jungwook Mun, Hyosup Shin, Guebin Hwang, Junhee Nam, Taeyeop Lee, Sungho Jo

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 XGrasp通过多机械臂数据生成和对比学习，实现无需额外训练的抓取检测泛化，提升抓取成功率和推理速度。

Comments 9 pages, 10 figures